linguistic knowledge | BriefGPT

关键词linguistic knowledge

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使用仅词嵌入的方法对 158 种语言进行词义消歧
本研究提出了一种基于预训练的词嵌入，利用完全无监督和无基于知识的方法诱导一个完整的词义库，并实现对 158 种语言中的单词进行上下文消歧，对于资源匮乏的语言特别有用。
PDF4 years ago
EMNLPSentiLARE: 基于情感意识的语言表示学习与语言知识
为了提高 NLP 任务中的语言理解能力，在考虑了文本的语言学知识（例如词性标注和情感极性）的基础上，提出了一种新的语言表示模型 SentiLARE，并使用标签感知掩蔽语言模型进行预训练，实验结果表明 SentiLARE 在各种情感分析任务上
PDF5 years ago
EMNLP针对跨语言依存句法分析的目标语言感知受约束推断
本研究探讨了在跨语言依存分析中，语言的语言属性如何进行有效应用，通过使用语义知识等多种语言语料库统计数据对推理过程进行指导，使用拉格朗日松弛和后验正则化等技术来进行推理，实验表明拉格朗日松弛和后验正则化的推理显着提高了 19 个目标语言中的
PDF5 years ago
几近白板：针对未经分词的文本训练的基于字符级神经语言模型的语言学知识探究
我们进行了一项多语言研究，探讨了在去除单词边界的输入数据上，以字符级语言模型为训练对象的循环神经网络通过基于输入统计量发现有用的语言单位这一更加困难和认知真实的任务的语言学知识编码。结果表明，我们的 “近乎于白板” 的循环神经网络主要能够解
PDF5 years ago
WWW透過加法分解決定循環神經網路預測的歸因
本文提出了一种新的 RNN 解释方法 ——REAT，旨在提高其可解释能力并能够识别其决策过程中每个单词的加成贡献得分，继而得到基于短语级别的贡献评分，展示作为调试工具支持 RNN 的普适应用，它能展示所捕获的有用的语言知识。
PDF5 years ago
ACL词汇资源和自然语言处理之间的相互作用
这篇研究论文探讨在人工智能 / 自然语言处理系统中将语言学知识、世界知识和常识知识融合起来，这是一个重要的研究领域，并提出了从构建和丰富词汇资源的过程中使用自然语言处理方法，以及从词汇资源中提取有益信息来改善 NLP 应用的方法。该教程可为
PDF6 years ago
EMNLP使用扩张迭代图卷积网络进行依赖关系分析
提出一种基于图卷积神经网络的依存句法分析架构 (DIG-CNNs)，利用 GPU 的并行处理能力实现了高效的端到端句法分析，同时在英语 Penn TreeBank 基准测试中，DIG-CNNs 与一些最好的神经网络解析器表现相当。
PDF7 years ago
循环神经网络的语言知识作为记忆
通过使用外部语言知识来作为 RNN 模型的显式信号，将文本序列图形化表示并进行无环子图分解，以实现 RNN 模型对长期依赖关系的建模，并应用于文本理解任务，实现新的 SOTA 效果。
PDF7 years ago
ACL基于脚本知识的语义期待建模：用于指代预测
研究心理语言学，探讨语言预测的影响因素和如何构建计算模型，发现常识知识显著提高模型预测准确性；其次，测试可预测性是否影响指代表达式类型，但未发现任何证据支持该假设。
PDF7 years ago
使用卷积神经网络预测观众笑声
本文研究幽默识别，并使用语言学知识与卷积神经网络方法进行比较。结果显示，基于卷积神经网络的方法可以自动学习基本特征，提高了识别准确性。
PDF7 years ago
ACL语言表征在视觉语音信号模型中的应用
基于视觉基础的言语知觉模型，使用多层循环高速公路网络对时间性建模，能够从输入信号中提取形式和基于含义的语言学知识，并分析了训练模型不同组件使用的表示方式。在表示层次结构的上升过程中，语义方面的编码越来越丰富，而语言输入中形式相关方面的编码在
PDF7 years ago
统计机器翻译中的单词重排：计算模型和语言现象调查
许多研究已经发表了关于如何在统计机器翻译中处理单词重排序的问题，然而，这个领域还有很多挑战需要面对，因此作者提出了一种综合性的调查来描述如何在不同的 SMT 框架和作为单独的任务中对单词重排序进行建模，并通过基于大量语言知识的定性分析，论证
PDF9 years ago